Depression, anxiety, and poor well-being at discharge from psychiatric hospitals: prevalence and risk factors
Notice bibliographique
Résumé
Background: Being ready for discharge is vital to successful hospital-to-home transitions. For many patients, however, the transition from psychiatric hospital care to outpatient care can be challenging. An in-depth understanding of the mental health conditions of patients at discharge is crucial and instructive for recovery research. Objective: The purpose of this study was to determine the prevalence and risk factors of depression, anxiety, and poor well-being symptoms among patients who are about to be discharged from psychiatric units in Alberta, Canada. Our aim was to help determine the prevalence of anxiety, depression, and overall well-being among the general psychiatric inpatient population in Alberta before discharge and the potential factors which may influence this. Methods: This epidemiological study used a cross-sectional quantitative survey from March 8, 2022, to November 5, 2023, to assess depression, anxiety, and well-being. Participants were invited to complete an online questionnaire that contained demographics, clinical information, and responses to the PHQ-9, GAD-7, and WHO-5 questionnaires. SPSS version 25 was used to analyze the data. Descriptive, univariate, and multivariate regression analyses were employed. Result: The study found that the prevalence of likely depression, anxiety, and poor well-being among patients about to be discharged was 37.1%, 56.4%, and 48.3%, respectively. Based on a logistic regression model, there was a statistically significant association between anxiety, depression, and poor well-being diagnoses and multiple socio-demographic and clinical factors such as ethnicity, primary mental health diagnoses, education level, housing status, depression, anxiety, and well-being at baseline. Conclusion: Mental health assessment at discharge is a critical step in the recovery and transition of care. There is still a need for further research to identify the underlying causes and robust predictors of mental health symptoms in patients about to be discharged and to provide appropriate interventions and supportive resources both before and following discharge. Future research utilizing these findings may help identify key opportunities to improve outcomes for patients after discharge.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».